我无法加载我的模型,因为我无法放置 PosixPath

I can't load my model because I can't put a PosixPath

我正在设置一个脚本,我需要使用 fast-ai 包中的一些函数。事实是我在 Windows 上,当我定义我的路径时,fast-ai 中名为 load_learner 的函数无法加载模型。

我尝试将函数更改为程序包:

state = pickle.load(open(str(path) + '/' + str(fname), 'rb'))

而不是:

state = pickle.load(open(path/fname, 'rb'))

但我得到这个错误:

 File "lib\site-packages\fastai\basic_train.py", line 462, in load_learner
    state = pickle.load(open(path/fname, 'rb'))
  File "\lib\pathlib.py", line 1006, in __new__
    % (cls.__name__,))
NotImplementedError: cannot instantiate 'PosixPath' on your system

我的路径定义为:

folder_path = './models/model1'
fname = 'model.pkl'

我将该函数称为: model = load_learner(folder_path, fname)

如何在此函数中使用 Windows 路径?


更新 1

发布的答案仅在 Linux 上是正确的。我在 Windows 上仍有问题。我没有找到在 Windows 上通过 PosixPath 的方法。我找到的唯一解决方案是从我的模块中更改内部包,但这不是解决此类问题的安全方法。


提前致谢。

根据提供的错误消息,您正在使用 pathlib。所以你不需要在这里使用+ '/' +str(path) + '/' + str(fname)

/ 作为路径分隔符适用于 Linux/Unix:

state = pickle.load(open(path / fname, 'rb'))

在 Windows 上使用 .joinpath() 代替:

state = pickle.load(open(path.joinpath(fname), 'rb'))

如果您不打算使用 pathlib,请使用 os.path.join()。它会自动 select 为您的 OS 设置正确的格式。

根据我自己的问题,我找到了一个方法:

from pathlib import Path

folder_path = Path('./models/model1')

更新 1

此解决方案仅适用于 Linux,适用于 Windows 我仍然遇到错误。


这里的问题与 Python 根据 OS 处理路径的方式不同有关:

  • PosixPath - 在 Linux / Unix

  • WindowsPath - 在 Windows

当在一个 OS 上使用 pickle 持久化对象时(比如说 Linux - 在这种情况下)关于类型的信息 / class 也会被持久化(这里: PosixPath).

现在,当 pickle 文件被加载时 Python 假设它将能够根据它之前保存的类型信息重新创建对象。在这种情况下,它会尝试重新创建 PosixPath 类型的对象,该对象被 pathlib 库阻止并且无法在 Windows 上实例化。在 Windows 上应该使用 WindowsPath,但是 pickle 模块不能很好地处理这种 OS 相关的逻辑,因此它无奈地抛出错误。

理论上您可以干预 pathlib 的代码以删除 OS 检查,但没有简单的解决方法,但要避免酸洗 OS 依赖的对象(例如,将路径存储为字符串 - 正如 os.path 所做的那样 - 肯定会解决这个问题)。

- 对路径对象使用独立于平台的 PurePosixPath class。

我正在做同样的工作——将 fastai 模型部署为网络服务器,但遇到了同样的问题,这就是我所做的…… 导出模型时使用 joblib 或 pickle 来 pickle 模型而不是使用 learn.export() 并在服务器中使用以下代码。

 __model = pickle.load(open(os.path.join('./artifacts/saved_model.pkl'), 'rb'))

这样做可以解决路径问题,但由于模型是使用 GPU 训练的,因此会出现错误,要求将存储映射到 CPU

只需将 PosixPath 重定向到 WindowsPath

import pathlib
temp = pathlib.PosixPath
pathlib.PosixPath = pathlib.WindowsPath

我也在加载 fastai 个模型,这个技巧很管用。

对于posix路径错误: 当您在 colab/gradient 上训练您的模型并下载它时, 然后对 Windows.

进行推理

只需将 PosixPath 重定向到 WindowsPath:

import pathlib

temp = pathlib.PosixPath
pathlib.PosixPath = pathlib.WindowsPath

在处理 Windows 时,您可以暂时将 pathlib.PosixPath 设置为 WindowsPath。恢复到原始值很重要,尤其是在 pickle 加载过程中出现异常时。

一个简单的方法是 try / finally:

posix_backup = pathlib.PosixPath
try:
    pathlib.PosixPath = pathlib.WindowsPath
    learn_inf = load_learner(EXPORT_PATH)
finally:
    pathlib.PosixPath = posix_backup

如果你经常这样做,你可以使流程更顺畅,如下所示:

  1. 定义一个可以临时进行更改的函数
  2. with块中使用它

您可以将其添加到某处(如果您使用 Jupyter,则在脚本或专用单元格的顶部)。

from contextlib import contextmanager
import pathlib

@contextmanager
def set_posix_windows():
    posix_backup = pathlib.PosixPath
    try:
        pathlib.PosixPath = pathlib.WindowsPath
        yield
    finally:
        pathlib.PosixPath = posix_backup

然后,像这样使用它:

EXPORT_PATH = pathlib.Path("model.pkl")

with set_posix_windows():
    learn_inf = load_learner(EXPORT_PATH)

...另外,检查 sophros 的答案: